Definitief. Groot onderhoud. Sociaal economische Status (SES), Aard van Inkomen (AvI) en Personen per adres (PPA) WOR 743.

1 Definitief Groot onderhoud Sociaal economische Status (SES), Aard van Inkomen (AvI) en Personen per adres (PPA) WOR 743 Drs. Johan Visser Jori Hoendervanger (MSc) Dr. Paul van Drunen Dr. Piet Stam SiRM Strategies in Regulated Markets B.V. Nieuwe Uitleg 24 2514 BR Den Haag Den Haag, 21 mei 2015 Contactpersoon: E-mail: Telefoonnummer: Johan Visser johan.visser@sirm.nl

Inhoudsopgave 1 Managementsamenvatting... 4 1.1 Adviezen... 4 1.2 Aanbevelingen voor vervolgonderzoek... 8 2 Inleiding... 10 2.1 Onderzoeksvragen... 10 2.2 Opzet rapportage... 12 3 Data en methoden... 13 3.1 Data... 13 3.2 Uitgangsmodel... 19 3.3 Methoden... 21 4 Literatuuronderzoek... 31 4.1 Kenmerken relevant voor SES... 31 4.2 Relatie met gezondheid & zorggebruik... 31 4.3 Operationalisering... 33 4.4 Conclusie... 34 5 Sociaal economische Status (SES) & Personen per adres (PPA)... 35 5.1 Institutionele huishoudens (SES0)... 35 5.2 Sociaal economische status (o.b.v. inkomen)... 43 5.3 Eenpersoonshuishouden...58 6 Diplomaregister (DR)... 62 7 Aard van Inkomen (AvI)... 67 7.1 Wijzigingen sociale zekerheid... 67 7.2 Vasthouden AvI klasse... 83 8 schattingen: Effect van aanpassing SES-AvI kenmerk... 87 8.1 De geschatte modellen... 87 8.2 Verevenende werking modelschattingen... 93 8.3 Normbedragen modelschattingen... 96 9 Definitief model... 113 9.1 Verevenende werking modelschattingen...117 2 2/187

9.2 Normbedragen modelschattingen... 118 9.3 Uitstroom institutioneel huishouden... 122 10 Clustering van kenmerken... 127 11 Literatuurverwijzingen... 134 12 Bijlagen... 135 12.1 Normbedragen uitgangsmodel exclusief AvI, SES & PPA... 135 12.2 Afleiding AvI klassen uit de verschillende bestanden... 143 12.3 Kosten & meerkosten... 146 12.4 Kosten & Meerkosten AvI... 149 12.5 Beoordelingsmaten schattingen... 150 12.6 schattingen... 153 12.7 Aantal verzekerdenjaren... 172 12.8 Effect van nul-jarigen uit jaar t op verevenende werking SES o.b.v. jaar t-1.. 181 12.9 Clustering resultaat... 183 2 3/187

1 Managementsamenvatting Voor het risicovereveningsmodel is het van belang dat er periodiek onderhoud plaatsvindt om de voorspellende waarde van het model te verhogen en ervoor te zorgen dat het model aan blijft sluiten bij de praktijk. Hoe beter de risicoverevening, des te kleiner de prikkel tot risicoselectie en des te meer er sprake is van een gelijk speelveld tussen verzekeraars. Het ministerie van VWS heeft in het kader van het periodiek Groot Onderhoud aan SiRM de opdracht gegeven om het vereveningskenmerk SES, AvI en PPA nader te beoordelen. In dit onderzoek is een analyse gemaakt van de effecten van wijzigingen in de sociale zekerheid, de verevenende werking van de sociaal economische status, het effect van huishoudsamenstelling en de toevoeging van opleidingsniveau als vereveningskenmerk. 1.1 Adviezen In dit onderzoek komen we tot de volgende 9 adviezen op basis van de verschillende onderzoeksvragen: Sociaal Economische Status (SES) 1. Pas de gehanteerde inkomensdefinitie voor het vaststellen van de sociaal economische status aan naar het totaal adresinkomen in plaats van het gemiddeld adresinkomen. Het totale adresinkomen leidt tot minder instabiliteit in het vastgestelde inkomen, omdat wijzigingen in de gezinssamenstelling minder invloed hebben op de indeling in SES. Bovendien is de verevenende werking van de SES groter met het totaal adresinkomen. 2. Hanteer een indeling van SES in vier klassen volgens de verdeling 0%-20%, 20%- 40%, 40%-70% en 70%-100% Het advies van de begeleidingscommissie is om dezelfde indeling in klassen voor de sociaal economische status van verzekerden te hanteren voor de verschillende modellen. Aangezien de patronen in de meerkosten van de verschillende modellen niet eenduidig zijn, is er niet een heel duidelijke indeling die de voorkeur verdient. De best mogelijk uniforme indeling in klassen lijkt echter een indeling in vier klassen te zijn (0%-20%, 20%-40%, 40%-70% en 70%-100%) 3. Onderzoek of de verbetering in stabiliteit door gebruik te maken van gegevens uit t-1 leidt tot een beter risicovereveningsmodel 2 4/187

Bij de overall toets worden nu gegevens van de belastingdienst uit het jaar t gebruikt. Dit wordt bepaald op basis van de meest recente bestanden van de belastingdienst (versie 1) op moment van berekenen. Na de overall toets komen nog meerdere versies van het belastingdienst voor jaar t beschikbaar (versie 2 & 3). Uit de analyses blijkt dat er grote verschillen in indeling van verzekerden is tussen het bestand gebruikt voor de overall toets (versie 1) en de latere bestand over hetzelfde jaar (versie 2 & 3). Overstappen op een latere versie van de inkomensgegevens leidt er toe dat gegevens uit het voorafgaande jaar (jaar t-1) moeten worden gebruikt, omdat deze latere versies niet tijdig beschikbaar zijn voor de overall toets. Uit dit onderzoek blijkt dat een indeling in Sociaal Economische Status op basis van versie 2 van 2011 tot een stabielere indeling van verzekerde in SES klassen leidt. Het gebruik van gegevens uit t-1 heeft echter ook andere effecten op de verevenende werking van de modellen. Het lijkt daarom zinvol om voor meerdere jaren te analyseren wat de effecten zijn van het gebruik van inkomensgegevens uit t-1 op de verevenende werking. Mogelijk kan op basis daarvan overgegaan worden op het gebruik van inkomensgegevens uit het voorgaande jaar voor het vaststellen van de SES van verzekerden. 4. Splits de verzekerden woonachtig in een institutioneel huishouden in een groep blijvers en een groep nieuwkomers. Uit analyses blijkt dat de groep verzekerden die nieuw instroomt in een huishouden met meer dan 15 niet-studenten hogere meerkosten heeft dan de groep verzekerden die al in een huishouden met meer dan 15 niet-studenten woont. De begeleidingscommissie adviseert derhalve om de verzekerden die nu in SES 0 worden ingedeeld te splitsen in en groep verzekerden die al in SES 0 zat (op basis van t-1) en een groep die nieuw instroomt in SES 0. Aard van inkomen (AvI) 5. Deel verzekerden met een IVA uitkering niet langer in bij de arbeidsongeschikten, maar maak hiervoor een eigen klasse ( IVA ) Na invoering van de WIA worden verzekerden die oorspronkelijk een WAO uitkering kregen opgesplitst in een groep volledig arbeidsongeschikten (IVA) en een groep gedeeltelijk arbeidsongeschikten (WGA). Uit dit onderzoek blijk dat er grote verschillen in meerkosten zijn tussen deze twee groepen. In tegenstelling 2 5/187

tot 2 jaar geleden bevat de groep IVA nu wel genoeg verzekerden om een aparte klasse te rechtvaardigen. 6. Deel verzekerden met een IOAW uitkering in bij de Referentiegroep werklozen in plaats van de Arbeidsongeschikten en de verzekerden met een WSW uitkering bij de Bijstandsgerechtigden in plaats van de Arbeidsongeschikten. Uit een gesprek met het ministerie van Sociale zaken is gebleken dat beide groepen minder goed passen bij de groep Arbeidsongeschikten. Bij de IOAW geldt dat dit meer een werkloosheidsuitkering voor ouderen betreft. Bij de WSW geldt dat deze regeling is aangepast en dat het grootste deel van de verzekerden met een WSW uitkering in de nieuwe situatie een bijstandsuitkering zal krijgen. Uit een analyse van de meerkosten blijkt dat de groep IOAW verzekerden vergelijkbare meerkosten heeft met de Referentiegroep werklozen en de groep WSW vergelijkbare meerkosten heeft met de Bijstandsgerechtigden. 7. Voer nader onderzoek uit naar het vasthouden van de indeling in Aard van Inkomen na 65 jaar. Uit onderzoek is gebleken dat het vasthouden van de AvI klasse mogelijk toegevoegde waarde heeft. Met name bij de groep Arbeidsongeschikten zijn de meerkosten ook voor de groep 65-69 jaar substantieel. Het huidige onderzoek kent echter twee beperkingen waardoor vervolgonderzoek gewenst is. De laatst bekende AvI indeling moest worden afgeleid uit de onderliggende UWV en belastingdienstgegevens. Hierdoor komen verzekerden die met pensioen zijn of een AOW uitkering krijgen in de AvI klasse Referentieklasse loondienst terecht (conform reguliere indeling in AvI klasse). Omdat vervolgens alleen een 5-jarige leeftijdsklasse bekend was, kan de laatst bekende AvI klasse voor pensionering en AOW niet worden achterhaald. Om dit te simuleren hebben we verzekerden die met Pensioen zijn of een AOW uitkering als onbekend beschouwd. Daarnaast waren slechts van vier jaar gegevens beschikbaar, terwijl vijf jaar gegevens noodzakelijk zijn om de volledige klasse her in te delen. Voor vervolgonderzoek zou gebruik moeten worden gemaakt van de AvI-indeling van de afgelopen vijf jaar, zoals deze beschikbaar zijn bij ZINL. Opgenomen in DUO registers (Diploma & Studenten) 8. Voeg een nieuw criterium toe voor verzekerden met een hoge opleiding aan de hand van het diplomaregister (verzekerden tussen 18 en 34, opgenomen in het diplomaregister gesplitst naar mannen en vrouwen). Voeg de AvI klasse student voor de eenvoud en transparantie hiermee samen. 2 6/187

Uit de analyses blijkt dat verzekerden die zijn opgenomen in DUO gemiddeld genomen lagere meerkosten hebben dan verzekerden die niet zijn opgenomen in DUO. Het effect verschilt daarbij tussen mannen en vrouwen. Het diplomaregister is gevuld vanaf 1996, waardoor het diplomaregister niet voor alle leeftijdsklassen bruikbaar is. Hierdoor adviseren we om subgroepen op te nemen voor verzekerden opgenomen in DUO tussen de 18 en 34 jaar, gesplitst naar geslacht. De begeleidingscommissie heeft vervolgens geadviseerd om de AvI klasse studenten samen te voegen met de verzekerden opgenomen in het diplomaregister. De verzekerden die nu opgenomen zijn in de AvI klasse student worden dan in één van de andere AvI klassen opgenomen. Personen per adres (PPA) 9. Voeg een nieuw criterium toe voor verzekerden in een eenpersoons- of meerpersoonshuishouden, gesplitst naar leeftijd en geslacht. (eenpersoonshuishouden, meerpersoonshuishouden en splitsing naar leeftijd: 18-64, 65-79, 80+) Uit de analyses is gebleken dat verzekerden woonachtig in een meerpersoonshuishouden andere kosten en meerkosten hebben dan verzekerden in een eenpersoonshuishouden. De verschillen in meerkosten wijken af naar leeftijdsklasse en geslacht en verschillen bovendien tussen de verschillende modellen. Zo zijn de meerkosten positief voor de eenpersoonshuishoudens in de hogere leeftijdsgroepen in een model met somatisch en V&V, maar negatief voor een model met alleen somatisch kosten. Op basis van de analyses lijkt een indeling naar geslacht in drie leeftijdsklassen toegevoegde waarde te bieden. Daarbij wordt binnen de klasse 65+ onderscheid gemaakt naar 65-79 en 80+. Verevenende werking Uit de analyses blijkt dat aanpassing van de risicovereveningsmodellen niet leidt tot grote aanpassingen aan de verevenende werking van de modellen voor somatische zorg, voor somatische zorg incl. V&V en voor de geneeskundige GGZ. In onderstaande tabel (Tabel S1) tonen we de verschillen in verevenende werking tussen het uitgangsmodel (met de huidige indeling in SES, AvI en PPA) en het model waarbij bovenstaande adviezen zijn doorgevoerd. 2 7/187

Tabel S1. Verevenende werking uitgangsmodel versus aangepast model Beoordelingsmaat Individueel Somatisch model Uitgangs- Definitief Somatisch + V&V model Uitgangsmodel Definitief Uitgangs- gggz model Definitief R 2 [%] 22.5% 22.7% 25.3% 25.4% 15.1% 15.2% CPM [%] 24.8% 24.9% 26.2% 26.4% 25.6% 24.6% GGAA [ /verz.] 1,678 1,676 1,829 1,826 302 306 GINI [%] 67.1% 67.2% 69.9% 70.1% 83.0% 85.0% THEIL [%] 40.5% 40.7% 44.1% 44.3% 44.7% 46.7% Subgroep GGAA [ /verz.] 584 585 672 673 134 139 Verzekeraar R 2 [%] 98.9% 98.9% 99.1% 99.3% 95.4% 95.4% GGAA [ /verz.] 25 24 27 23 10 10 Bandbreedte [ /verz.] 209 202 234 222 72 67 1.2 Aanbev elingen voor vervol gonderzoek Naast adviezen over aanpassing van het risicovereveningsmodel voor AvI, SES, PPA en DUO leiden een aantal analyses nog niet tot voorstellen voor aanpassing. De resultaten van deze analyses bieden wel aanleiding om verder onderzoek uit te voeren. 1. Onderzoek het gebruik van inkomensgegevens uit jaar t-1 in plaats van jaar t ter bevordering van de stabiliteit van de inkomens- en SES-indeling. Weeg hierbij de toename in stabiliteit af tegen de effecten op de verevenende werking. Voer dit onderzoek uit door een vergelijking van meerdere opeenvolgende jaren. Op basis van gegevens van een jaar zagen we een toename van de stabiliteit, maar tegelijkertijd ook een aantal verrassende patronen in de normbedragen als we de SES op basis van t-1 zouden vaststellen. 2. Onderzoek of de institutionele huishoudens beter kunnen worden vormgegeven op basis van AWBZ declaraties voor het jaar t en het jaar t-1. In het huidige onderzoek was het niet mogelijk om de institutionele huishoudens op basis van AWBZ declaraties over t-1 vorm te geven. Op basis van gegevens over t lijkt het kenmerk institutionele huishoudens tot een betere inschatting van de verzekerden in een institutioneel huishouden. In verband met de overheveling van zorg uit de AWBZ naar de zorgverzekeringswet moeten de AWBZ declaraties nog wel geschoond worden. 3. Onderzoek op welke wijze de kenmerken zuiverder kunnen worden vormgegeven. Nu maakt de huishoudgrootte (SES 0 voor huishoudomvang groter 2 8/187

dan 15) bijvoorbeeld ook onderdeel uit van de verdeling op basis van inkomen. De indeling op basis van huishoudomvang zou dan samengevoegd kunnen worden met het kenmerk personen per adres. Hiervoor zou onderzocht moeten worden wat de effecten op de criteriumneutraliteit bij SES zijn als SES 0 buiten beschouwing blijft en zou moeten worden nagegaan wat de effecten van de verschillen in leeftijdsklassen zijn. 4. Onderzoek of een vereenvoudiging voor de kenmerken SES, AvI, PPA en DUO mogelijk is. In de huidige vormgeving zijn er 894 mogelijke combinaties van kenmerken. De combinatie van kenmerken met de hoogste som van normbedragen voor deze kenmerken leidt tot en toeslag van 4.587. De combinatie van kenmerken met de laagste som van normbedragen leidt tot een afslag van - 1167. Daarmee is de vraag gerechtvaardigd of hiervoor een dergelijke set van kenmerken noodzakelijk is. Het combineren van kenmerken door middel van een graduele clustering leidt daarbij tot bemoedigende resultaten. 2 9/187

2 Inleiding Het ministerie van VWS vraagt om de uitvoering van groot onderhoud van de vereveningskenmerken Sociaal-Economische Status (SES), Aard van Inkomen (AvI) en Personen Per Adres (PPA). Het doel van het onderhoud is te toetsen of de indeling van verzekerden in de diverse klassen (nog steeds) logisch en consistent is. Zo niet, dan worden concrete voorstellen voor aanpassing van deze klassen gevraagd. Dit kan zowel het samenvoegen van bestaande klassen of uitbreiding met nieuwe klassen als een inhoudelijke aanpassing van het vereveningskenmerk betekenen. Randvoorwaarde daarbij is dat de patronen van kosten, voorspelde kosten en meerkosten inhoudelijk goed te interpreteren zijn. Er zijn diverse aanleidingen voor de uitvoering van het groot onderhoud van SES, AvI en PPA. De invoering van de Participatiewet per 1 januari 2015 raakt aan de vereveningskenmerken AvI. Wat betreft SES heeft het Zorginstituut Nederland voor het risicovereveningsmodel 2015 een gewijzigde indeling in klassen voorgesteld. De (recente) overheveling van de kosten voor extramurale verpleging en verzorging (V&V) en de geriatrische revalidatiezorg (GRZ) naar de Zorgverzekeringswet (Zvw) maken een mogelijke uitbreiding van het vereveningskenmerk PPA met leeftijd en/of geslacht opportuun. Ten slotte heeft de Tweede Kamer een motie ingediend met het verzoek om de mogelijke toevoeging van hoge opleiding als vereveningskenmerk aan het model van risicoverevening te onderzoeken. 2.1 Onderzoeksvra gen Om bovengenoemd doel van het groot onderhoud te bereiken heeft het ministerie van VWS het onderzoek in vijf delen opgesplitst. Wij hebben hiervan de volgende onderzoeksvragen afgeleid: 1. Deel 1 (Beknopt literatuuronderzoek): a. Welke maten worden in de literatuur gebruikt om sociaal-economische status te meten? b. Welke maten zijn het meest relevant voor de verklaring van gezondheidsverschillen en zorggebruik? c. Welke maten dienen idealiter aan het risicovereveningsmodel te worden toegevoegd, los van de vraag of deze data landelijk beschikbaar zijn? 2. Deel 2 (Hoge opleiding): 2 10/187

a. Heeft hoge opleiding naast het inkomen waarvoor via het SEScriterium al wordt gecorrigeerd toegevoegde waarde in het risicovereveningsmodel? 3. Deel 3 (Groot Onderhoud SES en PPA): a. Is de huidige wijze van omgaan met de grootte en samenstelling van het huishouden bij SES de meest geschikte en welke alternatieven zijn er? b. Op welke wijze kan de indeling van verzekerden naar SES-klassen verder geoptimaliseerd worden? c. Indien onderzoeksvraag 2a over het belang van hoge opleiding een positief antwoord oplevert, hoe kan hoge opleiding dan het beste worden gecombineerd met inkomen bij de vormgeving van het SES-criterium? d. In hoeverre is interactie tussen PPA, leeftijd en/of geslacht van toegevoegde waarde voor het risicovereveningsmodel van de variabele zorgkosten, V&V en gggz? e. In hoeverre kan de SES-klasse institutionele huishoudens op basis van aanvullende informatie worden gehomogeniseerd, ingeperkt of gedifferentieerd? f. Is een uitsplitsing van de SES-klasse institutionele huishoudens naar langer of korter dan een jaar verblijf in een Wlz-instelling betekenisvol? g. Wat zijn de schattingsresultaten bij enkele varianten van het risicovereveningsmodel met een vernieuwd SES- en PPA-criterium? 4. Deel 4 (Groot Onderhoud AvI): a. Is een actualisering nodig van het overzicht dat wij eerder hebben gemaakt van recente ontwikkelingen in de sociale zekerheid en de effecten daarvan op AvI? Zo ja, in welk opzicht? b. Is de indeling van verzekerden in AvI-klassen op basis van informatie van het UWV en de Belastingdienst valide? Zo nee, wat zijn concrete verbetermogelijkheden? c. Hoe kan de AvI-klasse na het bereiken van de AOW-leeftijd worden gehandhaafd en wat zijn de effecten daarvan voor verschillende groepen verzekerden? 2 11/187

d. Wat zijn de schattingsresultaten bij enkele varianten van het risicovereveningsmodel met een vernieuwd AvI-criterium? 5. Deel 5 (Samenvoegen van AvI en SES): a. Is het zinvol om AvI, SES en eventueel hoge opleiding samen te voegen? b. Wat is de samenloop van verzekerden in AvI- en SES-klassen en hoe kan combinatie van AvI en SES het beste worden vorm gegeven? c. Hoe wordt het risicovereveningsmodel met een gecombineerd AvI- en SES-criterium beoordeeld? 2.2 Opzet rapportage Deze rapportage bevat de resultaten van de gegevensfase (H3), de resultaten van het literatuuronderzoek (H4), de resultaten van het onderzoek naar kosten en meerkosten (H5 tot en met H7) en de schattingsresultaten van de onderzochte modellen (H8). In het laatste stadium zal nog gekeken worden naar het samenvoegen van de criteria SES, AvI, opleiding en PPA (H9). 2 12/187

3 Data en methoden 3.1 Data Voor de uitvoering van het onderzoek zijn de volgende bestanden gebruikt: 1. OT bestanden gggz en Somatische zorg (2014 & 2015) 2. Belastingdienst bestanden SES/PPA bestanden (2011, versie 1, 2 & 3 en 2012, versie 1 & 2) en zelfstandigen (2009-2012) 3. UWV bestanden (2009-2012) 4. DUO bestanden diplomaregister (vanaf 1996) en studenten (2011 & 2012) 5. Vektis gegevens intramuraal (november & december 2012) 3.1.1 OT bestanden Somatische zorg (2014 en 2015) Het Overall Toets bestand somatische zorg bevat alle variabelen om het risicovereveningsmodel te schatten. Het bevat per individuele verzekerde informatie over de zorgkosten uit 2012, uitgesplitst naar type zorg (de afhankelijke variabele in de modellen). Daarnaast zijn voor elke individuele verzekerde de volgende variabelen beschikbaar: Leeftijd op peildatum 30 juni 2012 Geslacht Aard van het Inkomen (AvI) 2012 Sociaal Economische Status (SES) 2012 Regiocriterium DKG s 2011 FKG s 2011 MHK HKG 2011 GSM Dit zijn de onafhankelijke variabelen (verklarende variabelen) in het risicovereveningsmodel. Per verzekerde is ook de verzekeraar bekend op basis van de 2 13/187

UZOVI code. Het OT 2015 bestand bestaat uit totaal 16.832.231 records en 16.504.591 verzekerdenjaren 1. Het OT 2014 bestand bestaat uit totaal 16.753.162 records en 16.438.959 verzekerdenjaren 1. Voor een uitgebreide beschrijving van de opbouw van het OT-bestand 2015 verwijzen we naar WOR 710. Voor een uitgebreide beschrijving van het OT bestand 2014 verwijzen we naar WOR 649. Geneeskundige GGZ (2014 en 2015) Het OT-bestand GGZ 2015 bevat alle variabelen om het risicovereveningsmodel voor de GGZ te schatten. Het bevat per individuele verzekerde informatie over de GGZ-zorgkosten uit 2012 (de afhankelijke variabele in de modellen). Daarnaast zijn voor elke individuele verzekerde de volgende variabelen beschikbaar: Leeftijd op peildatum 30 juni 2012 Geslacht Aard van het Inkomen (AvI) 2012 Sociaal Economische Status (SES) 2012 Regiocriterium GGZ Psychische DKG s 2011 Psychische FKG s 2011 Eenpersoonshuishouden/ meerpersoonshuishouden GGZ-MHK Dit zijn de onafhankelijke variabelen (verklarende variabelen) in het risicovereveningsmodel. Per verzekerde is ook bekend bij welke verzekeraar hij/zij verzekerd is op basis van de UZOVI code. Voor een uitgebreide beschrijving van de opbouw van het OT-bestand verwijzen we naar WOR 710. Voor een uitgebreide beschrijving van het OT bestand 2014 verwijzen we naar WOR 649. 3.1.2 Belastingdienst bes tanden SES/PPA bestanden 2011 (versie 1, 2 & 3) en 2012 (versie 1 & 2) Van ZINL hebben we bestanden van de belastingdienst ontvangen die gebruikt worden voor het afleiden van de Sociaal Economische Status van de verzekerden. Deze bestanden 1 Omdat niet alle verzekerden het gehele jaar bij dezelfde zorgverzekeraar ingeschreven staan, komen sommige verzekerden meerdere keren voor in het OT 2015 bestand. In de analyse wordt er gecorrigeerd naar verzekerdenjaren. 2 14/187

bevatten per individuele verzekerde, het pseudo-bsn, het inkomen en een pseudo-naw. De Pseudo-NAW is gelijk voor alle personen die op hetzelfde adres wonen. In Tabel 1 staan de aantallen records per bestand dat van de belastingdienst is ontvangen voor de bepaling van SES. Tabel 1 Aantal records verschillende aanleveringen bestanden belastingdienst met inkomensgegevens 2011 2012 Versie 1 Versie 2 Versie 3 Versie 1 Versie 2 Aantal records 16.700.000 17.001.431 17.001.319 17.040.857 17.066.263 Uit de vergelijking van de verschillende bestanden wordt duidelijk dat er grote verschillen kunnen bestaan tussen de verschillende versies van de bestanden. Dit is van belang, omdat dit mogelijk ten koste gaat van de stabiliteit van het SES criterium. In Tabel 2 geven we het totaal aantal records en het aantal records waarvoor geldt dat het inkomen of het aantal personen woonachtig op het betreffende adres is gewijzigd. Ook geven we het aantal records dat op basis van de basisindeling in een andere SES klasse zou worden ingedeeld. Tabel 2 Vergelijking verschillende versies bestanden belastingdienst BD2012 BD2011 BD2011 v1 v2 v1 v2 v2 v3 #Records 17.040.857 17.066.263 16.700.000 17.001.431 17.001.431 17.001.319 Niet in andere versie -428-25.834-1.513-302.944-226 -114 Onbekend adres (v1 & v2) #Records in beide versies -173.801-162.006-165.089 16.866.628 16.698.487 16.836.116 Ander inkomen 2.335.806 2.533.390 636.225 Ander Adres 2.389 2.751 1.024 Ander PPA 15.915 13.714 4.799 Ander gem. adres inkomen Verschuiving in SESklasse 4.879.049 5.251.714 1.564.540 2.633.972 2.690.455 839.297 Deze resultaten maken duidelijk dat het van belang is om te onderzoeken of een robuuste methode voor het indelen in SES kan worden gevonden. In deze robuuste methode is het van belang dat de verschillen tussen de bestanden zo veel mogelijk beperkt blijven. 2 15/187

Daarnaast kan gekozen worden om voor het bepalen van SES uit te gaan van gegevens van een oud jaar. Een beschrijving van de methoden voor het bepalen van het inkomen staat in paragraaf 3.3.2. Zelfstandigen (2009-2012) Op basis van het Zelfstandigen bestand van de Belastingdienst worden verzekerden in de AvI klasse Zelfstandige ingedeeld. Verzekerden worden als zelfstandigen aangemerkt als zij op het peilmoment 1 juli een economische activiteit hebben. Dit zijn Directeur Groot Aandeelhouders (DGA s) en overige zelfstandigen. Deze bestanden hebben we verkregen voor de periode 2009-2012. In Tabel 3 staat het aantal records en het aantal unieke BSN s voor deze bestanden. Tabel 3 vergelijking aantal records bestanden belastingdienst zelfstandigen verschillende opeenvolgende jaren 2009 2010 2011 2012 Aantal records 2.655.282 2.959.426 2.906.793 2.929.814 Aantal unieke BSN 1.789.272 1.920.893 1.926.856 1.958.513 3.1.3 UWV bestanden (2009-2012) Via ZINL hebben we ook bestanden van het UWV gekregen. De UWV bestanden bevatten informatie op individueel niveau over de inkomsten- en arbeidsverhouding van de Belastingdienst om de aard van het inkomen in klassen in te kunnen delen. We gebruiken hiervoor de bestanden 2009 tot en met 2012. De UWV bestanden worden gekoppeld aan OT2015 via het gepseudonimiseerde BSN nummer. In Tabel 4 staat het aantal records en unieke BSN s voor de bestanden van de verschillende jaren. Tabel 4 vergelijking aantal records UWV bestanden verschillende opeenvolgende jaren 2009 2010 2011 2012 Aantal records 17.946.016 18.458.783 18.877.117 19.126.193 Aantal unieke BSN 12.172.668 12.345.838 12.522.370 12.572.669 2 16/187

3.1.4 DUO Diplomaregister (vanaf 1996) Het DUO diplomaregister bevat gegevens van individuen over het jaar waarin zij een diploma hebben behaald aan een publiekrechtelijke onderwijsinstelling in Nederland. Het diplomaregister is opgebouwd uit gegevens uit het inschrijfregister, waar naast de behaalde diploma s ook de huidige personen die zijn ingeschreven aan een opleiding zijn opgenomen. Vanaf 1991 worden de gegevens over het behaalde diploma geregistreerd en is vanaf 1996 redelijk compleet. Dit betekent dat grofweg voor verzekerden jonger dan 35 jaar het diplomaregister complete informatie biedt. Voor verzekerden tot 35 jaar geldt dat deze verzekerden over het algemeen hun diploma na 1996 hebben behaald. Voor verzekerden ouder dan 35 is het waarschijnlijk dat in ieder geval een gedeelte voor 1991 zijn diploma heeft behaald. Hierdoor biedt het diplomaregister wel informatie voor een deel van de verzekerden ouder dan 40, maar is het diplomaregister niet volledig. Studenten (2011 & 2012) Het bestand van DUO is gebruikt om aan te geven of een verzekerde ingeschreven staat bij een HBO of WO instelling. De bestanden zijn aangeleverd voor peildatum 1 juni 2011 en 1 juni 2012. Het bestand bevat alle BSN van verzekerden die op de peildatum student waren. Het bestand bevat geen verdere aanvullende informatie. Het bestand van DUO bevat 677.931 records, waarvan er 652.815 in 2011 als student ingeschreven stonden en in 610.278 in 2012. In totaal stonden 585.162 studenten in beide jaren ingeschreven. 3.1.5 Vektis gegevens intra muraal AWBZ (november & december 2012) Het Vektis bestand bevat gegevens over personen in Nederland die wonen in een institutioneel huishouden. Het bestand bestaat uit: Een gepseudonimiseerd BSN Prestatiecode, bestaande uit: - Volledig Pakket Thuis - Zorg Zwaarte Pakket VV GHZ 2 17/187

GGZ Omschrijving van de prestatiecode Maand De indicator maand is aangeleverd omdat voor 2 zorgkantoren declaratiegegevens van november 2012 zijn gebruikt omdat december 2012 niet was aangeleverd. Met deze indicator kan dit onderscheid gemaakt worden. BSN s zonder ZZP met alleen toeslagen voor ZZP s zijn buiten beschouwing gelaten in dit bestand. BSN s kunnen meerdere grondslagen hebben. In Tabel 5 presenteren we de overlap tussen het Vektis bestand en het somatische 2 en gggz OT-bestand 2015. Een deel van de verzekerden die in SES0 zitten, vallen niet in de ZZP en omgekeerd. Dit zou om de volgende situaties kunnen gaan: - Personen die wel in een studentenhuis wonen, maar geen student zijn - Personen in gevangenissen - Personen in woongroepen - Personen in kindertehuizen 2 Het somatische model incl. V&V heeft dezelfde prevalentie en overlap. 2 18/187

Tabel 5.. Koppeling Vektis bestand en somatisch en gggz OT-bestand 2015. SES 0 ZZP Prevalentie VV GHZ (>15p) Somatisch 2015 GGZ Totaal V V 122.357 Student 2 0 0 2 Overig 122.355 94.166 17.999 10.253 Totaal V X 90.160 Student 7.803 Overig 82.357 Totaal X V 116.113 Student 32 0 3 29 Overig 116.081 52.362 49.980 13.788 Overlap SES0 & Student totaal 7.805 gggz 2015 Totaal V V 121.635 Student 2 0 0 2 Overig 121.633 94.166 17.299 10.231 Totaal V X 79.817 Student 7.803 Overig 72.014 Totaal X V 113.121 Student 32 0 3 29 Overig 113.089 52.362 47.046 13.730 Overlap SES0 & Student totaal 7.805 3.2 Uitgangsmodel SiRM heeft voor de vergelijking van de kosten en normkosten een uitgangsmodel geschat zonder AvI en SES en PPA. Op die manier zijn de resultaten voor de verschillende subgroepen die bij de vergelijking worden onderscheiden goed met elkaar te vergelijken. Eventuele verschillen tussen de modellen worden daarmee niet vervuild met de normuitkeringen die afgeleid zijn op basis van de huidige indeling van SES, AvI en PPA. 2 19/187

In Tabel 6 presenteren we de resultaten van het uitgangsmodel exclusief AvI en SES voor de somatische zorg. Bijlage 12.1 bevat de bijbehorende normbedragen. Tabel 6 Resultaten modelschatting somatische zorg, exclusief AvI en SES Beoordelingsmaat Uitgangsmodel Exclusief AvI & SES Individueel R 2 [%] 23% 22% CPM [%] 25% 25% GGAA [ /verz.] 1.678 1.682 GINI [%] 67% 66% THEIL [%] 40% 40% Subgroep GGAA [ /verz.] 584 610 Verzekeraar R 2 [%] 99% 98% GGAA [ /verz.] 25 33 Bandbreedte [ /verz.] 209 249 In Tabel 7 presenteren we de resultaten van het uitgangsmodel exclusief AvI en SES voor de somatische zorg plus V&V. Bijlage 12.1 bevat de bijbehorende normbedragen. Tabel 7 Resultaten modelschatting somatische zorg inclusief V&V, exclusief AvI en SES Beoordelingsmaat Uitgangsmodel Exclusief AvI & SES Individueel R 2 [%] 25% 25% CPM [%] 26% 26% GGAA [ /verz.] 1.829 1.834 GINI [%] 70% 69% THEIL [%] 44% 44% Subgroep GGAA [ /verz.] 672 699 Verzekeraar R 2 [%] 99% 98% GGAA [ /verz.] 27 41 Bandbreedte [ /verz.] 234 281 In Tabel 8 presenteren we de resultaten van het gggz uitgangsmodel exclusief AvI, SES en PPA. Bijlage 12.1 bevat de bijbehorende normbedragen. 2 20/187

Tabel 8 Resultaten modelschatting geneeskundige GGZ, exclusief AvI en SES en een/meerpersoonshuishouden Beoordelingsmaat Uitgangsmodel Exclusief AvI & SES Individueel R 2 [%] 15% 15% CPM [%] 26% 25% GGAA [ /verz.] 302 303 GINI [%] 83% 79% THEIL [%] 45% 42% Subgroep GGAA [ /verz.] 134 138 Verzekeraar R 2 [%] 95% 94% GGAA [ /verz.] 10 15 Bandbreedte [ /verz.] 72 118 Om de vergelijkbaarheid met de OT te borgen heeft SiRM wel de uitgangsmodellen inclusief AvI, SES en PPA geschat. De resultaten hiervan staan beschreven in de rapportage van het groot onderhoud FKG (WOR 716 voor de somatische zorg en WOR 717 voor de geneeskundige GGZ). 3.3 Methoden Hieronder bespreken we kort wat de gebruikte methodes zijn. De resultaten presenteren we in hoofdstukken 5, 6 en 7. Telkens worden de gemiddelde kosten, de meerkosten en het aantal verzekerdenjaren weergegeven. De gemiddelde kosten zijn de kosten die werkelijk gemaakt worden. De meerkosten zijn de gemiddelde kosten minus de verwachte kosten. Als de meerkosten negatief zijn dan is er dus sprake van een overcompensatie, als de meerkosten positief zijn dan is er sprake van ondercompensatie. In Bijlage 12.1 staan de onderliggende tabellen waar ook de normbedragen en spreiding in worden weergegeven. 3.3.1 Hoge opleidin g Dit betreft een nieuw kenmerk dat we hebben geoperationaliseerd vanuit het diplomaregister. Voor verzekerden hebben we vastgesteld of hij/zij een opleiding bij een publiekrechtelijke instelling voor Hoger Beroepsonderwijs of een universiteit heeft genoten op basis van het diplomaregister. De verzekerden die we niet op basis van het diplomaregister konden indelen in de categorie `Opgenomen in DUO register delen we in bij de categorie Niet opgenomen in 2 21/187

DUO register. Voor deze laatste subgroep geldt dat dit ook verzekerden kan betreffen die wel een hoge opleiding hebben gehaald bij een private opleiding of in het buitenland. Het is op basis van de bestanden echter niet mogelijk om deze groep verzekerden aan te wijzen. De groep Niet opgenomen in DUO register bestaat daarmee uit zowel verzekerden zonder hoge (HBO/WO) opleiding als verzekerden met een hoge opleiding (in het buitenland of bij een private instelling). 3.3.2 Sociaal economis che status Huidige indeling De huidige indeling van SES wordt bepaald, zoals beschreven in de Figuur 1. Figuur 1 Stappenplan n afleiden SES op basis van gegevens belastingdienst en OT 2015 Het aantal verzekeringsjaren per adres bepalen we door per pseudo-naw het aantal records in het belastingdienst bestand op te tellen. Hierbij wegen we deze records aan de hand van het OT 2015 bestand. De BSN uit het belastingdienstbestand die we niet kunnen koppelen met het OT bestand wegen we met 1. Dit is conform de werkwijze die ZINL ook gebruikt. Het gemiddeld gewogen inkomen bepalen we door per verzekerde een afgeleid inkomen te bepalen door het werkelijke inkomen te delen door het aantal verzekerdenjaren. In een tweede stap maken we een gewogen gemiddelde met verzekerdenjaren- van dit inkomen. 2 22/187

Voorbeeld. Op één adres wonen een vader, een moeder en een kind. De vader verdient 20.000 per jaar, maar overlijdt na een half jaar. Het inkomen van de vader was dus 10.000 voor dat half jaar. De moeder verdient 40.000. Het uiteindelijk bepaalde huishoudinkomen is dan ( 10.000+ 40.000)/(0,5 vader +1 moeder +1 kind ) = 20.000 Aanpassingen Institutionele huishoudens (SES 0) Voor het criterium institutionele huishoudens hebben we het bestand OT-2015 gekoppeld met het Vektis bestand waar op basis van declaraties de grondslag van de verleende zorg voor een verzekerde kan worden achterhaald. We maken onderscheid tussen: 1. Verzekerden met AWBZ declaraties (ZZP) 2. Grondslag V&V 3. Grondslag GHZ 4. Grondslag GGZ Nieuwe instroom SES0 Om te kijken wat de vervolgkosten zijn voor personen die nieuw instromen in de SES0 klasse, hebben we een koppeling gemaakt met het OT-bestand 2014 en het OT-bestand 2015 op BSN-niveau. We delen verzekerden in vier categorieën in: 1. Wel in SES0 (>15p) in OT-2014 &wel in SES0 (>15p) in OT-2015 (wel/wel) 2. Wel in SES0 (>15p) in OT-2014 & niet in SES0 (>15p) in OT-2015 (wel/niet) 3. Niet in SES0 (>15p) in OT-2014 & wel in SES0 (>15p) in OT-2015 (niet/wel) 4. Niet in SES0 (>15p) in OT-2014 & niet in SES0 (>15p) in OT-2015 (niet/niet) Inkomensdefinitie De SES-classificatie, met uitzondering van de SES-klasse 0, wordt bepaald op basis van het inkomen. In de huidige inkomensdefinitie, wordt het adres inkomen gemiddeld over het aantal verzekerden per adres, waarbij alle verzekerden (inclusief kinderen) even zwaar meetellen. Ter verbetering van de verevenende werking en de stabiliteit van de SESclassificatie zijn 3 keuzen gemaakt met betrekking tot de inkomensdefinitie: 2 23/187

1. Welke (versies van) databestanden zijn geschikt voor SES-berekening? Per jaar levert de belastingdienst meerdere bestanden aan ten behoeve van de risicoverevening. Voor de Overall Toets wordt momenteel gebruik gemaakt van de meest recente gegevens over het meest recente jaar. Een keuze ter verbetering van de stabiliteit kan zijn om gegevens van een latere versie van een eerder jaar te gebruiken. Om te toetsen wat dit voor effect heeft op de stabiliteit zijn we op basis van gegevens 2011 en 2012 nagegaan wat de effecten op de indeling in SES klassen is van de verschillende aanleveringen van de belastingdienst. De SES-stabiliteit bepalen we aan de hand van de aantallen verzekerden die van SES klasse wisselen tussen de verschillende versies van de gegevens van de belastingdienst. De verevenende werking bepalen we door de gemiddelde kosten en de meerkosten te vergelijken. 2. Moet de SES bepaald worden op individueel of adres niveau? Om de SES-stabiliteit te verbeteren is gekeken of de SES bepaald moet worden op individueel of adres niveau. Hierbij is de huidige SES-classificering waarbij iedereen op één adres hetzelfde gemiddelde adres inkomen krijgt vergeleken met een SES-indeling op basis van individueel inkomen. De SES-stabiliteit is bepaald aan de hand van de mutaties door verschillende dataversies te gebruiken. De verevenende werking is bepaald door de gemiddelde kosten en de meerkosten te vergelijken. 3. Hoe ga je om met de omvang en samenstelling van het huishouden? De omvang en samenstelling van het huishouden heeft invloed op de sociaal economische status. In de huidige inkomensdefinitie wordt het adres inkomen gemiddeld over het aantal verzekerden per adres, waarbij alle verzekerden (inclusief kinderen) even zwaar worden meegewogen. In een analyse zijn we nagegaan wat de effecten zijn van de omvang van het huishouden en de weging van de kinderen in het huishouden. We hebben de volgende varianten van het huishoudinkomen met elkaar vergeleken: Gemiddeld adres inkomen (huidige methode): o o Totale adres inkomen wordt gedeeld door het aantal verzekerden op het adres en door het aantal verzekerdenjaren Alle verzekerden worden even zwaar meegewogen 2 24/187

Het CBS-geschaalde adres inkomen: o o o Totale adres inkomen wordt gedeeld door de CBS-equivalent Kinderen jonger dan 18 (Nk18) wegen minder zwaar mee dan volwassenen 18 jaar of ouder (Nv18) Elk extra lid van het huishouden telt minder mee o CBS-equivalent = (Nv18+0.8*Nk18) 0.5 De aangepaste OECD -geschaalde adres inkomen: o o o o o Totale adres inkomen wordt gedeeld door de OECD-equivalent Kinderen jonger dan 15 jaar (Nk15) wegen minder zwaar mee dan volwassenen 15 jaar of ouder (Nv15) De 1 e volwassenen telt volwaardig mee (Nv15) Elke extra volwassene weegt minder zwaar mee OECD-equivalent = 1*(Nv15>0) + 0.5 * (Nv15-1 3 ) + 0.3 * Nk15 Het volwassenen-geschaalde adres inkomen: o o o Totale adres inkomen wordt gedeeld door het aantal volwassenen van 18 jaar of ouder Alle volwassenen worden even zwaar meegewogen Kinderen tellen niet mee Totale adres inkomen: o Het ongewogen totale inkomen van alle verzekerden op het adres Maximaal adres inkomen: o Het inkomen van de verzekerde die het meest verdient in het huishouden 3 NV15-1: Volwassenen met uitzonering van de eerste volwassene telt voor de helft mee. 2 25/187

Leeftijdsgrenzen De huidige SES-indeling berust op de uitsplitsing in drie leeftijdsgroepen. De vraag is of dit optimaal is, gelet op de door het CBS (2009) geconstateerde verschillen in ervaren gezondheid binnen de leeftijdsgroep 20 t/m 59 jaar. Gegeven de heterogeniteit in de middelste leeftijdsgroep onderzoeken we of het zinvol is om de middelste leeftijdscategorie post-hoc (dus na de percentielverdeling op basis van de 3 leeftijdsklassen) onder te verdelen in 4 extra leeftijdsklassen analoog aan het AvIcriterium: 18-34 jaar 35-44 jaar 45-54 jaar 55-64 jaar We gaan hierbij uit van een SES-kenmerk zoals bepaald op basis van de nieuwe inkomensdefinitie en percentielgrenzen. Op basis van de prevalentie, zorgkosten en meerkosten zal worden bepaald of deze extra indeling meerwaarde heeft voor de verevenende werking van het SES-kenmerk. Percentielgrenzen Om de grootte van de groepen stabiel te houden, zijn de huidige SES-klassen verdeeld in 3 inkomensgroepen, waarbij de laagste 30% van de inkomens in de SES-klasse 1 komt, de middelste 40% van de inkomens onder SES-klasse 2 vallen en de hoogste 30% van de inkomens in SES-klasse 3 worden ingedeeld. In dit onderzoek, is bepaald of deze 30-40-30 verdeling nog steeds optimaal is of dat hier aanpassingen nodig zijn. Hiervoor zijn de inkomensgroepen onderverdeeld in 10 percentiel-groepen van 10%. Op basis van de gemiddelde kosten en meerkosten is daarna de optimale verdeling bepaald. Eenpersoonshuishouden In het risicovereveningsmodel voor de geneeskundige GGZ is het vereveningskenmerk eenpersoonsadres (versus meerpersoonsadres) opgenomen. In het vereveningsmodel voor de variabele somatische zorgkosten komt eenpersoonsadres alleen voor als onderdeel van het regiocriterium. Alleenstaanden doen een groter beroep op de geneeskundige GGZ, en vermoedelijk ook op de somatische zorg (inclusief de GRZ) en de V&V. 2 26/187

Eerst onderzoeken we of de toevoeging van het vereveningskenmerk eenpersoonsadres aan de risicovereveningsmodellen voor (1) de variabele kosten van somatische zorg en (2) de variabele kosten somatische zorg plus V&V toegevoegde waarde heeft. Daarna zullen we kijken voor alle drie de risicovereveningsmodellen (inclusief gggz) of een uitsplitsing van het vereveningskenmerk eenpersoonsadres (versus meerpersoonsadres) naar leeftijd aanvullende toegevoegde waarde heeft. Hiervoor zal een indeling naar leeftijd gemaakt worden in drie leeftijdsklassen: 18-64 jaar 4 ; 65-79 jaar; 80 jaar en ouder. Ten slotte splitsen wij in de resultaten verder uit naar geslacht om te bezien of een detaillering van het vereveningskenmerk naar leeftijd en geslacht wenselijk is 3.3.3 Aard van Inkomen Huidige indeling In Figuur 2 staat het stappenplan voor het afleiden van de Aard van het inkomen. De aard van het inkomen leiden we af uit verschillende bestanden. In de eerste fase delen we de verzekerden in een AvI klasse op basis van de verschillende bestanden in. In de tweede fase delen we de verzekerden in, in de laagste klasse waarin ze zijn ingedeeld. 4 Voor verzekerden jonger dan 18 veronderstellen we dat deze allemaal deel uitmaken van een meerpersoonshuishouden. 2 27/187

Figuur 2 Stappenplan afleiden AvI op basis van gegevens belastingdienst zelfstandigen, gegevens DUO, gegevens UWV en OT 2015 Arbeidsongeschikten Indelen verzekerden op basis van UWV bestand Bijstandsgerechtigden Referentiegroep: Werklozen Loondienst Indelen verzekerden op basis van belastingdienst Zelfstandigen Indelen verzekerden op basis van DUO Studenten Indelen verzekerden op basis van leeftijd Jonger dan 18, ouder dan 65 In Bijlage 12.2 beschrijven we de methode voor het afleiden van de verschillende groepen per bestand. In Figuur 3 geven we de wijze van indelen van de verzekerden die op basis van de verschillende bestanden in verschillende klassen worden ingedeeld. Verzekerden worden steeds in de laagst mogelijke klasse ingedeeld. Dus voor een verzekerde die zowel student als arbeidsongeschikt is geldt de klasse arbeidsongeschikt. Als we de verzekerden allemaal in onderstaande groepen hebben ingedeeld voegen we de klasse onbekend nog samen met de klasse referentiegroep. Tot slot delen we de verzekerden in de klassen Zelfstandigen, Referentiegroep, Bijstandsgerechtigden en Arbeidsongeschikten nog in 4 leeftijdsklassen (18-34, 35-44, 45-54 en 55-64) in. De klasse Studenten telt alleen voor de verzekerden in de leeftijdsklasse 18-34. 2 28/187

Figuur 3 Indelen verzekerden in de laagste AvI-klasse. Onbekend Zelfstandigen Referentieklasse (loondienst, werkloos) Studenten Bijstandsgerechtigden Arbeidsongeschikten Leeftijdsklasse, < 18, >65 Aanpassing AvI aan sociale regelgeving Ten aanzien van de indeling van verzekerden in de klassen van aard van inkomen gaan we na of de indeling nog aansluit bij recente regelgeving. In een analyse van de verschillende regelingen gaan we na welke wijzigingen er in de sociale wetgeving zijn doorgevoerd en welke consequenties dat mogelijk heeft voor de indeling van de verzekerden in de AvI klassen. Daarbij vergelijken we steeds de gemiddelde kosten en meerkosten van de groep verzekerden die gebruik maakt van de betreffende regeling met de groep waarin ze nu zijn ingedeeld en waarin ze potentieel worden ingedeeld. Op basis van de gemiddelde kosten en meerkosten kan dan een keuze worden gemaakt voor de indeling van de subgroep. Vasthouden AvI klasse na 65 Daarnaast gaan we na in hoeverre verzekerden die 65 worden beter in de laatst bekende AvI klasse kunnen worden ingedeeld. Hiervoor stellen we vast wat de AvI klasse van verzekerden in de leeftijdscategorie tussen de 65 en 69 is geweest in de voorgaande jaren. We delen de verzekerden vervolgens in op basis van de oude bestanden van het UWV en de belastingdienst. Omdat we gegevens over vier opeenvolgende jaren hebben kunnen we de AvI klasse van maximaal 4 jaar terug vaststellen. Op basis van deze gegevens delen we de 65-69 jarigen in bij een AvI klasse. Per saldo betekent dit dat verzekerden van 69 zeer waarschijnlijk niet op basis van gegevens in een andere klasse kunnen worden ingedeeld. Voor deze verzekerden geldt dat de gegevens niet ver genoeg teruggaan om hun AvI klasse te achterhalen voorafgaand dat de verzekerden met pensioen zijn gegaan. 2 29/187

Omdat de exacte leeftijd van een verzekerde niet te achterhalen is, weten we niet welke verzekerden in welk jaar een verzekerde 65 is geworden. Hierdoor kan niet de AvI klasse worden achterhaald voordat een verzekerde in de klasse 65+ ingedeeld wordt. Regulier worden verzekerden met een pensioen of AOW ingedeeld in de referentieklasse. De werkwijze die we hebben gevolgd om verzekerden van 65-69 in te delen in de laatst bekende AvI klasse is daarom als volgt: Stap 1. Selecteer de verzekerden in de leeftijdsklasse 65-69. Stap 2. Stap 3. Bepaal de AvI klasse op basis van belastingdienst en UWV op basis van gegevens 2009-2012. Deel daarbij verzekerden met een pensioen of AOW in bij de klasse onbekend in plaats van de referentieklasse loondienst. Stel de definitieve AvI klasse vast op basis van de meest recente AvI klasse niet zijnde onbekend. Voor de verschillende klassen vergelijken we de gemiddelde kosten en meerkosten van de verzekerden die we in hun laatst bekende AvI klasse indelen met de gemiddelde kosten en meerkosten van de verzekerden in de AvI klasse 18- en 65+ en met de AvI klasse waarin ze ingedeeld worden voor de leeftijdscategorie 55-64 jaar. 2 30/187

4 Literatuuronderzoek Binnen het huidige risicovereveningsmodel wordt de sociaal-economische status (SES) bepaald op basis van het gemiddeld adres inkomen. In de literatuur wordt de SES veel ruimer bepaald, waarbij veel verschillende kenmerken een voorspellende werking lijken te hebben op gezondheid en de gerelateerde gezondheidskosten. Het doel van deze beknopte literatuuronderzoek is om te bepalen welke kenmerken idealiter toegevoegd moeten worden om de verevenende werking van de SES te verbeterd. Als basis wordt het SEO onderzoek uit 2006 gebruikt (WOR 179; Sadiraj & Groot, 2006) met literatuur na 2006 als focusgebied binnen dit onderzoek. Het resultaat is dat het huidige model mogelijk verbeterd kan worden door het toevoegen van de kenmerken opleiding en vermogen. 4.1 Kenmerken rel evant voor SES Door de bank genomen wordt de SES bepaald op basis van drie hoofdkenmerken: Het opleidingsniveau, het (huishoudelijk) inkomensniveau en het beroepsniveau (Sadiraj & Groot, 2006; WOR 179). Het opleidingsniveau wordt gezien als een stabiele factor, die ongeveer vanaf 25-jarige leeftijd vast staat. Inkomen en beroep zijn juist meer een momentopname met een behoorlijke variatie over tijd. Smith en Kington (1997) stellen dat gedrag leidend tot betere gezondheid meer gerelateerd zijn aan het (stabielere) gecumuleerd inkomen (vermogen). Dit resultaat vinden we ook in recentere literatuur, waarin vermogen vaak wordt aangemerkt als een sterke indicator naast of zelfs in plaats van (één van) de hoofdkenmerken (zie bijvoorbeeld, Sadiraj&Groot (2006), Duncan et.al. (2002), Avendano et.al. (2008), Allin et.al. (2009)). Andere kenmerken zoals sociale participatie, economische activiteit en sociale demografie (zoals etniciteit en burgerlijke staat) worden ook aangemerkt als potentiele SES variabelen (Sadiraj&Groot (2006), Ostrove et.al. (1999), Kunst et.al. (2008), Eikimo et.al. (2014), Yom Din et.al., (2014)). Het meeste onderzoek corrigeert voor variatie in leeftijd en geslacht of definieert op voorhand een onderzoeksgroep met vergelijkbare kenmerken. 4.2 Relatie met gezondheid & zorggebruik In de literatuur zijn verschillende uitkomstmaten gebruikt om het effect van SESkenmerken te toetsen. Het merendeel van de literatuur is gebaseerd op gezondheid en/of zorggebruik. Gezondheid kan weer onderverdeeld worden in specifieke gezondheidskenmerken (zoals bloeddruk, mortaliteit en door FKGs verevenende ziektebeelden) en algehele (subjectieve) gezondheid. Aangezien ziektebeelden vallende onder een FKG al zijn verwerkt in het vereveningsmodel, zijn onderzoek hierop gericht 2 31/187

niet meegenomen in de literatuur analyse. Let wel, ondanks de evidente relatie tussen gezondheid en zorggebruik aan de ene kant en zorgkosten aan de andere kant kunnen deze niet één op één naar elkaar te vertaald worden. Dit betekent dat kenmerken met verklarend effect in de literatuur niet per definitie ook de zorgkosten goed verklaren. In Tabel 9 is een overzicht gegeven van de mogelijke SES kenmerken en hun relatie tot gezondheid en zorggebruik. We zien dat er een correlatie bestaat tussen een hogere opleiding, inkomen en autochtone etniciteit met lagere zorgkosten. Zorggebruik is gemiddeld genomen lager voor hogere inkomens, opleiding, vermogen, beroepsniveau, huiswaarde of het bezit van een huis en gehuwden en samenwonenden. Eenzelfde geldt voor algemene gezondheid. Tabel 9 Overzicht van de SES-kenmerken en hun relatie tot zorgkosten, zorggebruik en gezondheid. (Resultaten zijn = hoger/beter, =lager/slechter, 0= vergelijkbaar) Opleiding : Een hogere opleiding staat in relatie tot: Zorgkosten Algemene (subjectieve) Gezondheid Eerstelijns zorggebruik Mortaliteit Tweedelijns zorggebruik Bloeddruk (vrouwen) Inkomen : Een hoger inkomen staat in relatie tot: Zorgkosten Eerstelijns zorggebruik 0 Tweedelijns zorggebruik Algemene (subjectieve) gezondheid Mortaliteit Bloeddruk (vrouwen & mannen) Beroepsniveau: (Vrijwel altijd gebruikt in combinatie met andere factoren in een gecombineerde SES. Daardoor geen duidelijke resultaten voor puur beroepsniveau.) Een hoger beroepsniveau staat in relatie tot: Mortaliteit Vermogen : Een hoger vermogen staat in relatie tot: Zorggebruik Mortaliteit Gezondheid Herseninfarcten Huisbezit/Huiswaarde : Huisbezit of een hogere huiswaarde staat in relatie tot: Zorggebruik Sociale Participatie: Sociale participatie (in de vorm van vrijwilligers organisatie) staat in relatie tot: 0 Gezondheid Economische Activiteit /Arbeidsparticipatie: Mensen die economische actief/werkend zijn (tegenover inactief/werkloos) staat in relatie tot: Mortaliteit Etniciteit: Een autochtone etniciteit (tegenover westerse en niet-westerse allochtoon) staat in relatie tot: Zorgkosten Eerstelijns zorggebruik Tweedelijns zorggebruik Gezondheid Burgerlijke Staat: Onderverdeling in Gehuwd/Samenwonend, Alleenstaand, Verweduwd en Gescheiden. Alleenstaand staat in relatie tot: Gezondheid Verweduwd/Gescheiden staat in relatie tot: Zorgkosten Eerstelijns zorggebruik Tweedelijns zorggebruik 2 32/187